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2022年，可以說是人工智能的分水嶺，特別是ChatGPT突然爆火，使得生成式AI實(shí)現(xiàn)了一次范式轉(zhuǎn)換。咨詢機(jī)構(gòu)德勤認(rèn)為，當(dāng)前的人工智能使用模式檢測或遵循規(guī)則來幫助分析數(shù)據(jù)和做出預(yù)測，而Transformer架構(gòu)的出現(xiàn)則開啟了一個新領(lǐng)域：生成式人工智能。
圖源：德勤
生成式人工智能可以通過創(chuàng)建類似于其所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的新穎數(shù)據(jù)來模仿人類的創(chuàng)造過程，將人工智能從“賦能者”提升為(潛在的)“協(xié)作者”。Gartner預(yù)測，到2025年，超過10%的數(shù)據(jù)將是由人工智能生成的，預(yù)示著一個新時代—人類與(WithTM)機(jī)器協(xié)作的時代—的到來。那么，未來生成式AI對我們?nèi)祟悓a(chǎn)生哪些影響?
6月14日，全球咨詢巨頭麥肯錫(McKinsey & Company發(fā)布了一份名為《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一個生產(chǎn)力前沿》的報告。根據(jù)該報告預(yù)測，生成式AI每年將為全球經(jīng)濟(jì)帶來相當(dāng)于英國一年的GDP(2021年為3.1萬億美元)的增量，同時到2045年左右，將有50%工作被AI接管!此前，很多機(jī)構(gòu)也預(yù)測AI可能取代人類的工作，但麥肯錫的報告似乎把這一替代進(jìn)程提前了很多。
生成式AI將帶來相當(dāng)于英國GDP的增量
目前來看，生成式AI主要應(yīng)用于面向消費(fèi)者的產(chǎn)品，但其也有潛力為企業(yè)工作流程增加情景感知和類似于人類的決策能力，并徹底改變我們的商業(yè)模式。例如，谷歌的客服中心人工智能(CCAI)旨在幫助實(shí)現(xiàn)采用自然語言進(jìn)行客戶服務(wù)交互，而NVIDIA的BioNeMo則可以加速新藥的研發(fā)。
德勤認(rèn)為，這些解決方案可能只是初步開始產(chǎn)生影響，我們將看到更多基于生成式人工智能的解決方案應(yīng)用到企業(yè)中，改變我們的商業(yè)模式。目前，越來越多科技巨頭對生成式AI的發(fā)展充滿期待，而且越來越多的人也愿意接受新的人工智能工具。因此，越來越多的風(fēng)險投資轉(zhuǎn)向了生成式AI，例如微軟對OpenAI的100億美元投資和谷歌對Anthropic的3億美元投資。這也從側(cè)面反映出生成式人工智能作為一個新興領(lǐng)域的巨大潛力。
根據(jù)麥肯錫報告，ChatGPT等生成式人工智能(AI)工具的引入，預(yù)計每年將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)數(shù)萬億美元的增加值。在麥肯錫研究的63種應(yīng)用中使用生成式AI，將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。這一增量基本相當(dāng)于英國一年的GDP(2021年為3.1萬億美元)。
這可以說是針對生成式AI經(jīng)濟(jì)影響較為樂觀的預(yù)測之一。不過，麥肯錫這一預(yù)測甚至還沒有將生成式AI所有的應(yīng)用計算在內(nèi)。研究人員指出，若將該機(jī)構(gòu)尚未研究的應(yīng)用計算在內(nèi)，生成式AI的經(jīng)濟(jì)影響可能會翻倍。
麥肯錫報告認(rèn)為，生成式AI帶來的價值增長，主要(約75%)落在四個領(lǐng)域：客戶運(yùn)營、營銷和銷售、軟件工程和研發(fā)。報告還指出，生成式AI“將對所有行業(yè)產(chǎn)生重大影響”。其中，銀行業(yè)、高科技和生命科學(xué)等行業(yè)所受的影響最大。例如，銀行業(yè)每年可能會因生成式AI增值2000億至3400億美元。
2045年將有50%工作被AI替代
盡管我們可能還不是特別了解或切身感受到生成式人工智能帶來的效率提升、產(chǎn)品改進(jìn)、新體驗(yàn)或業(yè)務(wù)變革，但其確實(shí)有潛力對人類的工作機(jī)會帶來一些明顯的影響。以軟件開發(fā)為例，盡管軟件對于許多企業(yè)和商業(yè)模式來說至關(guān)重要，但預(yù)計只有不到1%的人知道如何編寫代碼。然而，生成式AI的到來，可能會讓編寫代碼普及化，而編程人員也會失去相應(yīng)的技術(shù)優(yōu)勢。
麥肯錫的《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一個生產(chǎn)力前沿》研究報告試圖量化這一趨勢，同時將生成式AI視為“技術(shù)催化劑”，推動行業(yè)更快地實(shí)現(xiàn)自動化，并釋放員工的創(chuàng)造潛力。
麥肯錫預(yù)計，AI技術(shù)有可能使目前占用員工60%至70%時間的工作自動化。而在ChatGPT問世之前，該機(jī)構(gòu)估計，AI技術(shù)有可能將占用員工一半時間的工作自動化。研究人員指出，這項(xiàng)技術(shù)“可能會對勞動力產(chǎn)生重大影響，對特定群體和當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)可能會產(chǎn)生不成比例的負(fù)面影響?！?/span>
麥肯錫還指出，知識型員工將是生成式AI熱潮的最大輸家，“以前被認(rèn)為相對不受自動化影響”的高薪知識工作者的工作將被改變。
圖源：麥肯錫
據(jù)悉，在這份報告中，麥肯錫聲稱“AI取代人類工作的時間”已經(jīng)被提前，“新的AI采用場景考慮了生成式人工智能的發(fā)展，模擬了2023年工作活動所花費(fèi)的時間，在2030年至2060年間將會有50%的職業(yè)被AI取代，中點(diǎn)為2045年，與之前的估計相比，加速了大約十年。”
同時，麥肯錫研究人員特別研究了47個國家和地區(qū)的850種職業(yè)和2100個詳細(xì)工作活動，以作出更為精準(zhǔn)的判斷。
麥肯錫公司旗下人工智能部門的研究者 Alex Sukharevsky也表示，“AI 可以讓這些工作的執(zhí)行速度顯著加快，并且比當(dāng)下人工執(zhí)行得更加準(zhǔn)確?！币虼藢槿蚪?jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)“0.2%至3.3%的年度生產(chǎn)力增長”。
生成式AI的影響或大于智能手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)
德勤認(rèn)為，生成式人工智能可能會創(chuàng)造出一種更為深刻的人機(jī)關(guān)系，甚至比云計算、智能手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)所帶來的影響還要大。根據(jù)Bloomberg Intelligence的一份新報告顯示，到2032年，生成式人工智能可能會創(chuàng)造1.3萬億美元的收入，而當(dāng)前市場規(guī)模僅為400億美元。
同時，Bloomberg Intelligence預(yù)測，隨著人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，增長可能以42%的復(fù)合年增長率擴(kuò)大，并逐漸向大型語言模型、數(shù)字廣告、專業(yè)軟件和服務(wù)等方向發(fā)展。
此外，在AI助手、新的AI基礎(chǔ)設(shè)施和AI編程助手等技術(shù)推動下，對生成式人工智能產(chǎn)品需求的不斷增長可能會帶來約2800億美元的軟件收入。更多的企業(yè)將工作轉(zhuǎn)移到云端，亞馬遜、微軟、Google 和英偉達(dá)等公司可能成為最大的受益者。
德勤提供的四個從短期(未來1-2年)到更長遠(yuǎn)時期的預(yù)測 圖源：德勤
不過，盡管生成式人工智能領(lǐng)域正在快速發(fā)展，但它仍然處于萌芽階段，存在著許多風(fēng)險。其中，隱私和安全、偏見管理、結(jié)果的透明性和可追溯性、知識產(chǎn)權(quán)以及弱勢群體的平等獲取，是我們需要重點(diǎn)關(guān)注和解決的問題。
德勤認(rèn)為，參與生成式人工智能的開發(fā)、消費(fèi)、討論和監(jiān)管的所有人都應(yīng)努力管理以下風(fēng)險：一是信任侵蝕。惡意行為，如幻覺、深度偽造、網(wǎng)絡(luò)釣魚和提示注入，以及不確定因素，如不標(biāo)注數(shù)據(jù)來源，都可能暴露攻擊面，破壞客戶的信任。
二是安全和風(fēng)險。企業(yè)在使用具有固有“多租戶”模型的嵌入式技術(shù)和調(diào)優(yōu)技術(shù)時，應(yīng)該保持?jǐn)?shù)據(jù)、嵌入和調(diào)優(yōu)的機(jī)密性，并跟進(jìn)快速變化的監(jiān)管環(huán)境。
三是偏見和歧視。如果沒有防護(hù)措施和持續(xù)監(jiān)控，生成式人工智能很容易模仿偏見并傳播歧視行為。
四是數(shù)據(jù)隱私和知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)。模型將在一系列專有的、通常是私有的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，需要符合監(jiān)管要求，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)隔離和源頭可追溯性的管理。
五是成本。使用生成式人工智能的查詢/提示的成本可能高達(dá)索引查詢的十倍。雖然這些成本很可能會隨時間降低，但經(jīng)濟(jì)因素應(yīng)該考慮進(jìn)內(nèi)部商業(yè)案例和客戶定價，以推動采用。
六是長期的員工失業(yè)風(fēng)險。當(dāng)前，使用生成式人工智能的最高投資回報率用例是輔助工作流程和提高生產(chǎn)力。然而，隨著模型的不斷進(jìn)步，如果沒有適當(dāng)?shù)募寄芴嵘蛣趧恿σ?guī)劃，可能存在失業(yè)風(fēng)險。
麥肯錫在《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一個生產(chǎn)力前沿》研究報告中，也承認(rèn)了與采用生成式AI相關(guān)的風(fēng)險，并強(qiáng)調(diào)負(fù)責(zé)任地使用這項(xiàng)技術(shù)，警告了各種擔(dān)憂，包括與知識產(chǎn)權(quán)、可靠性、隱私和安全相關(guān)的擔(dān)憂。
本文內(nèi)容參考：麥肯錫《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一個生產(chǎn)力前沿》研究報告、德勤《生成式人工智能對企業(yè)的影響和意義》研究報告
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